Opinión Pública en Uruguay
La Unidad de Métodos y Acceso a Datos (UMAD) (FCS-UdelaR) a partir del Observatorio Uruguay busca aportar a la difusión de conocimiento respecto a temas de interés general sobre la realidad social, económica y política del Uruguay. Esta serie de documentos tiene como objetivo presentar indicadores clave para el análisis de tendencias históricas del país que esperamos sean de utilidad para las comunidades académicas, los tomadores de decisión y los formadores de opinión, así como el público en general. Se presentan aquí indicadores de opinión pública provenientes de encuestadoras locales y proyectos de opinión pública internacionales
Opinión pública en Uruguay
Las primeras encuestas de opinión pública en Uruguay de las que existe regristo datan alrededor de 1956 generando incluso una fuerte presencia en los diarios de la época hacia fines de la década del 1950 y 1960 (Aguiar, 2000). Incluso algunas de estas encuestas llevadas a cabo principalmente por la empresa Gallup están disponibles en el archivo de datos de ciencias sociales Roper Center de la Universidad de Cornell. Sin embargo, es a principio de los 90s que comienzan los estudios sistemáticos a nivel nacional de opinión pública -que cuentan con series históricas de preguntas realizadas hasta el día de hoy- en nuestro país (Zuasnábar, 2018). Hacia finales de la década de 1990 las consultoras Equipos, Cifra, Factum e Interconsult y Radar a la que sumaría Opción Consultores en la década de 2010 realizan periódicamente encuestas de opinión pública para diversos actores en nuestro país, frecuentemente difundidas en medios de comunicación.
A su vez, existen proyectos de opinión pública internacionales que realizan encuestas de opinión pública en Uruguay y habilitan acceso a los microdatos. Estos proyetos aplican los mismos -o muy similares- cuestionarios en distintos países de la región o el mundo facilitando los estudios comparados de opinión pública entre países. El proyecto de más larga data es Latinobarómetro que ha realizado 21 encuestas en nuestro país entre 1995 y 2020, realizando también encuestas en otros 17 países latinoamericanos y España. A su vez, el Barómetro de las Américas de LAPOP de la Universidad de Vanderbilt realiza encuestas periódicamente desde 2006 en nuestro país y otros países de la región y fuera de la región también. A su vez, otros proyectos internacionales que ocasionalmente realizan encuestas de opinión pública en Uruguay son la Encuesta Mundial de Valores (1996, 2006 y 2011) y el Comparative Study of Electoral Systems (2009 y 2019)
Guía de uso
Hablar de margen de error, diferentes question wordings, etc.
Evaluación presidencial
La evaluación presidencial es uno de los indicadores más utilizados en el estudio de la opinión pública en sistemas presidencialistas y releva cómo la opinión pública evalúa la gestión del presidente. Entre otros motivos, la aprobación presidencial es importante en sistemas presidencialistas porque los presidentes pueden utilizar las evaluaciones que la opinión pública como una guía para ajustar sus programas (Carlin et al., 2015). De esta forma, la aprobación presidencial funciona como un mecanismo de accountability o rendición de cuentas que el electorado posee para reaccionar frente a las decisiones del presidente. Entre otras consecuencias, existe evidencia para América Latina de que una eleveda aprobación presidencial aumenta la probabilidad de pasar legistlatura de forma satisfactoria (Calvo, 2007), contribuye a gobiernos más estables (Martinez-Gallardo, 2012) y aumenta la probabilidad de los presidentes de terminar sus mandatos (Perez-Liñán, 2007).
La evaluación del presidente en Uruguay se releva releva a nivel nacional de forma ininterrumpida fines de la década de 1980 por consultoras de opinión pública locales. El fraseo de la pregunta suele ser alguna variación de “¿Ud. aprueba o desaprueba la forma en que se está desempeñando el Presidente?”.
Ciclos de aprobación presidencial
- Luna de miel: los primeros meses de mandato suele ser el período donde el presidente obtiene mayor aprobación
- Deterioro: posterior a la luna de miel, usualmente antes de cumplido el primer año del mandato, suele existir un declive gradual de la aprobación hasta cerca del año antes del término de su mandato.
- Recupero final: en los últimos meses del mandato y previo a la próxima elección, la aprobación del presidente suele recuperarse, aunque sin alcanzar los niveles de la luna de miel. Uruguay es el país en América Latina que suele tener los repuntes más altos (Carlin et al., 2018)
Serie histórica de aprobación
Como se mencionó en la guía de uso, es necesario tener ciertos recabos al agregar datos de diferentes encuestas. Las consultoras de opinión pública que publican datos de evaluación del presidente suelen diferir en el fraseo de la pregunta, método de administración o esquema de ponderación. De esta forma, es necesario ser cauteloso al interpretar diferencias entre dos encuestas realizadas de forma distinta, dado que el error no muestral puede causar diferencias mayores al margen de error teórico.
Para poder analizar el cambio en el tiempo de la evaluación del presidente presentamos los datos de tres maneras (se puede acceder a los datos completos a través del paquete de R opuy): (1) calculamos la tendencia utilizando todos los datos disponibles en opuy mediante una regresión local (loess); (2) combinamos los datos de las series de cada encuestadora utilizando el algoritmo de dyads-ratio para estimar una sola serie; (3) presentamos la serie con los datos de la consultora con mayor cantidad de encuestas -en este caso Equipos-. Cada estrategia de análisis tiene ventajas y desventajas que deben ser consideradas al emplear estos datos una investigación.
1. Datos crudos de todas las fuentes
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Tabla
Código en R
## Instalar en caso de ser necesario
# install.packages("tidyverse")
# remotes::install_github("Nicolas-Schmidt/opuy")
library(opuy)
library(tidyverse)
# Descargar data desde opuy y crear tabla
dat_opuy <- opuy %>%
filter(medicion == 'Evaluacion de gestion presidente') %>%
select(fecha, anio_gobierno, empresa, valor, presidente, categoria_unificada) %>%
mutate(categoria_unificada = case_when(
categoria_unificada == 3 ~ "Aprueba",
categoria_unificada == 2 ~ "Ni aprueba ni desaprueba",
categoria_unificada == 1 ~ "Desaprueba",
categoria_unificada == 0 ~ "NSNC")) %>%
pivot_wider(names_from = categoria_unificada, values_from = valor) %>%
mutate(Saldo = Aprueba - Desaprueba) %>%
mutate(presidente = factor(presidente,
levels = c("Lacalle", "Sanguinetti 2", "Batlle",
"Vazquez 1", "Mujica", "Vazquez 2",
"Lacalle Pou")))
# Anotaciones para gráfico
annotation <- data.frame(
x = as.Date(c( "1992-01-01","1997-06-06", "2002-06-06", "2007-06-06",
"2012-06-06", "2017-06-06", "2022-01-01")),
y = 85,
label = c("Lacalle","Sanguinetti II", "Batlle", "Vázquez I", "Mujica",
"Vázquez II", "Lacalle Pou"))
fechas <- as.Date(c("1995-01-01","2000-01-01", "2005-01-01",
"2010-01-01", "2015-01-01", "2020-01-01"))
# Grafico % aprobación
aprob_serie <- dat_opuy %>%
ggplot(aes(x = fecha, y = Aprueba, color = presidente)) +
geom_smooth(aes(group = presidente), method ="loess", se = FALSE) +
geom_point(size = 1.5, alpha = 0.3) +
geom_vline(xintercept = as.numeric(fechas),
linetype = "dashed", size = 0.3, color = "grey30") +
geom_text(data = annotation, aes(x = x, y = y, label = label),
color = "black", size = 3, fontface = "bold") +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(legend.position = "none") +
labs(y = "% de aprobación",
x = "",
title = "Serie histórica de aprobación del presidente",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy \n
Datos originales de Equipos, Cifra, Factum, Opción, Interconsult y Radar') +
scale_color_manual(name = "",
values = c("#5DADE2", "#BA0200", "#BA0200", "#013197",
"#013197", "#013197", "#5DADE2")) +
scale_x_date(date_breaks = "2 years", date_minor_breaks = "1 year",
date_labels = "%Y", limits = c(as.Date("1990-01-01"), NA))
plot(aprob_serie)
# Grafico saldo neto
aprob_serie_s <- dat_opuy %>%
ggplot(aes(x = fecha, y = Saldo, color = presidente)) +
geom_smooth(aes(group = presidente), method ="loess", se = FALSE) +
geom_point(size = 1.5, alpha = 0.3) +
geom_vline(xintercept = as.numeric(fechas),
linetype = "dashed", size = 0.3, color = "grey30") +
geom_hline(yintercept = 0, size = 0.3) +
geom_text(data = annotation, aes(x = x, y = y, label = label),
color = "black", size = 3) +
annotate("segment", x = as.Date("1990-01-01"), y = 10, xend = as.Date("1990-01-01"), yend = 25,
arrow = arrow(type = "closed", length = unit(0.01, "npc"))) +
annotate("text",
label = "Evaluaciones \n positivas",
x = as.Date("1992-06-01"),
y = 15,
size = 3) +
annotate("segment", x = as.Date("1990-01-01"), y = -10, xend = as.Date("1990-01-01"), yend = -25,
arrow = arrow(type = "closed", length = unit(0.01, "npc"))) +
annotate("text",
label = "Evaluaciones \n negativas",
x = as.Date("1992-06-01"),
y = -15,
size = 3) +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(legend.position = "none",
title = element_text(face = "bold")) +
labs(y = "Saldo neto",
x = "",
title = "Serie histórica de evaluación del presidente",
subtitle = "Saldo neto = (% aprobación - % desaprobación)",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy \n
Datos originales de Equipos, Cifra, Factum, Opción, Interconsult y Radar') +
scale_color_manual(name = "",
values = c("#5DADE2", "#BA0200", "#BA0200", "#013197",
"#013197", "#013197", "#5DADE2")) +
scale_x_date(date_breaks = "2 years", date_minor_breaks = "1 year",
date_labels = "%Y", limits = c(as.Date("1990-01-01"), NA))
plot(aprob_serie_s)Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce imperdiet aliquet magna a facilisis. Donec nec neque tellus. Integer aliquam metus et ex ullamcorper rutrum. Phasellus in ex sit amet magna hendrerit sagittis at eu leo. Quisque posuere tortor mi, at feugiat nisl aliquam a. Vestibulum venenatis felis vitae elit finibus, nec pretium sapien laoreet. Proin et diam ante. Integer eleifend massa mi, vitae eleifend lectus pharetra sed. Integer laoreet elit id dolor efficitur varius.
Tabla
Código en R
## Instalar en caso de ser necesario
# install.packages("tidyverse")
# remotes::install_github("Nicolas-Schmidt/opuy")
library(opuy)
library(tidyverse)
# Descargar y manipular data desde opuy
dat_opuy <- opuy %>%
filter(medicion == 'Evaluacion de gestion presidente') %>%
select(fecha, anio_gobierno, empresa, valor, presidente, categoria_unificada) %>%
mutate(categoria_unificada = case_when(
categoria_unificada == 3 ~ "Aprueba",
categoria_unificada == 2 ~ "Ni aprueba ni desaprueba",
categoria_unificada == 1 ~ "Desaprueba",
categoria_unificada == 0 ~ "NSNC")) %>%
pivot_wider(names_from = categoria_unificada, values_from = valor) %>%
mutate(Saldo = Aprueba - Desaprueba) %>%
mutate(presidente = factor(presidente,
levels = c("Lacalle", "Sanguinetti 2", "Batlle",
"Vazquez 1", "Mujica", "Vazquez 2",
"Lacalle Pou")))
# Distribución aprobación
ggplot(dat_opuy %>%
filter(presidente != "Lacalle Pou"),
aes(x = presidente, y = Aprueba)) +
geom_boxplot(aes(fill = presidente), outlier.shape = NA, lwd = 1, alpha = 0.4) +
geom_jitter(aes(color = presidente), size = 2, alpha = 0.5) +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none") +
labs(title = "Evaluación del presidente",
subtitle = "Diagrama de caja, % de aprobación",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy
Datos originales de Equipos, Cifra, Factum, Opción, Interconsult y Radar',
y = "% de Aprobación",
x = "") +
scale_color_manual(name = "",
values = c("#5DADE2", "#BA0200", "#BA0200", "#013197",
"#013197", "#013197", "#5DADE2")) +
scale_fill_manual(name = "",
values = c("#5DADE2", "#BA0200", "#BA0200", "#013197",
"#013197", "#013197", "#5DADE2"))2. Estimación mediante algoritmo de dyad-ratios
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce imperdiet aliquet magna a facilisis. Donec nec neque tellus. Integer aliquam metus et ex ullamcorper rutrum. Phasellus in ex sit amet magna hendrerit sagittis at eu leo. Quisque posuere tortor mi, at feugiat nisl aliquam a. Vestibulum venenatis felis vitae elit finibus, nec pretium sapien laoreet. Proin et diam ante. Integer eleifend massa mi, vitae eleifend lectus pharetra sed. Integer laoreet elit id dolor efficitur varius.
Tabla
Código en R
## Instalar en caso de ser necesario
# install.packages("tidyverse")
# install.packages("zoo")
# remotes::install_github("Nicolas-Schmidt/opuy")
library(opuy)
library(tidyverse)
# Cargo la tabla (descargar de pestaña tabla)
serie_dr <- readxl::read_excel("data/aprob-dyad-ratio/serie_dyad_ratios.xlsx") %>%
mutate(quarter = zoo::as.yearqtr(format(quarter), "%Y Q%q"))
# Anotaciones para gráfico
annotation <- data.frame(
x = fechas <- c(1992.25, 1997.25, 2002.25, 2007.25, 2012.25, 2017.25, 2022.25),
y = 85,
label = c("Lacalle","Sanguinetti II", "Batlle", "Vázquez I", "Mujica",
"Vázquez II", "Lacalle Pou"))
fechas <- c(1994.85, 1999.85, 2004.85, 2009.85, 2014.85, 2019.85)
# Grafico % aprobación
plot_dr_a <- serie_dr %>%
ggplot(aes(x = quarter, y = aprobacion, color = aprobacion)) +
geom_line(size = 1) +
geom_point(size = 2, alpha = 0.6) +
geom_vline(xintercept = fechas,
linetype = "dashed", size = 0.3, color = "grey30") +
geom_text(data = annotation, aes(x = x, y = y, label = label),
color = "black", size = 3) +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(legend.position = "none") +
labs(y = "% de aprobación",
x = "",
title = "Serie histórica de aprobación del presidente",
subtitle = "Estimación utilizando el algoritmo de dyads-ratio",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy
Datos originales de Equipos, Cifra, Factum, Opción, Interconsult y Radar') +
scale_colour_gradient2(low = "firebrick2", mid = "gold2" , high = "forestgreen",
midpoint = mean(serie_dr$aprobacion))
plot(plot_dr_a)
## Serie de saldo neto dyad-ratios
# Grafico % aprobación
plot_dr_s <- serie_dr %>%
ggplot(aes(x = quarter, y = saldo, color = saldo)) +
geom_line(size = 1) +
geom_point(size = 2, alpha = 0.6) +
geom_hline(yintercept = 0) +
geom_vline(xintercept = fechas,
linetype = "dashed", size = 0.3, color = "grey30") +
geom_hline(yintercept = 0, size = 0.3) +
geom_text(data = annotation, aes(x = x, y = y, label = label),
color = "black", size = 3) +
annotate("segment", x = 1990.00, y = 30, xend = 1990.00, yend = 45,
arrow = arrow(type = "closed", length = unit(0.01, "npc"))) +
annotate("text",
label = "Evaluaciones \n positivas",
x = 1992.05,
y = 35,
size = 3) +
annotate("segment", x = 1990.00, y = -30, xend = 1990.00, yend = -45,
arrow = arrow(type = "closed", length = unit(0.01, "npc"))) +
annotate("text",
label = "Evaluaciones \n negativas",
x = 1992.05,
y = -35,
size = 3) +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(legend.position = "none") +
labs(y = "saldo neto",
x = "",
title = "Serie histórica de evaluación del presidente",
subtitle = "Cálculos sobre datos estimados mediante el algoritmo de dyads-ratio (% de aprobación)",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy
Datos originales de Equipos, Cifra, Factum, Opción, Interconsult y Radar') +
scale_colour_gradient2(low = "firebrick2", mid = "gold2" , high = "forestgreen",
midpoint = mean(serie_dr$saldo)) +
ylim(-50, 90)
plot(plot_dr_s)Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce imperdiet aliquet magna a facilisis. Donec nec neque tellus. Integer aliquam metus et ex ullamcorper rutrum. Phasellus in ex sit amet magna hendrerit sagittis at eu leo. Quisque posuere tortor mi, at feugiat nisl aliquam a. Vestibulum venenatis felis vitae elit finibus, nec pretium sapien laoreet. Proin et diam ante. Integer eleifend massa mi, vitae eleifend lectus pharetra sed. Integer laoreet elit id dolor efficitur varius.
Tabla
Código en R
## Instalar en caso de ser necesario
# install.packages("tidyverse")
# install.packages("zoo")
# remotes::install_github("Nicolas-Schmidt/opuy")
library(opuy)
library(tidyverse)
# Cargo la tabla
serie_dr <- readxl::read_excel("data/aprob-dyad-ratio/serie_dyad_ratios.xlsx") %>%
mutate(quarter = zoo::as.yearqtr(format(quarter), "%Y Q%q"))
dat_promedio <- serie_dr %>%
mutate(presidencia = factor(presidencia, levels = c("Lacalle", "Sanguinetti II",
"Batlle", "Vázquez I", "Mujica",
"Vázquez II", "Lacalle Pou"))) %>%
group_by(presidencia) %>%
filter(presidencia != "Lacalle Pou") %>% # Solo mandatos terminados
summarize(aprob_m = round(mean(aprobacion), digits = 1),
aprob_sd = round(sd(aprobacion), digits = 1))
# Gráfico Aprobación
plot_promedio <- ggplot(data = dat_promedio,
aes(x = presidencia, y = aprob_m, color = presidencia)) +
geom_errorbar(aes(ymin = aprob_m - aprob_sd, ymax = aprob_m + aprob_sd), width=.1) +
geom_point(size=3) +
geom_text(aes(label = aprob_m),hjust = -.5, vjust = .5) +
labs(title = "Promedio y desvío estandar de aprobación del presidente según administración",
subtitle = "Cálculos sobre datos estimados mediante el algoritmo de dyads-ratio (% de aprobación)",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy
Datos originales de Equipos, Cifra, Factum, Opción, Interconsult y Radar',
x = "",
y = "") +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(legend.position = "none") +
scale_color_manual(name = "",
values = c("#5DADE2", "#BA0200", "#BA0200", "#013197",
"#013197", "#013197", "#5DADE2"))
plot(plot_promedio)
# Saldo neto
plot_promedio_s <- ggplot(data = dat_equipos_avg,
aes(x = presidente, y = saldo_m, color = presidente)) +
geom_errorbar(aes(ymin = saldo_m - saldo_sd, ymax = saldo_m + saldo_sd), width=.1) +
geom_point(size=3) +
geom_hline(yintercept = 0, size = .3, linetype = "dashed") +
geom_text(aes(label = saldo_m),hjust = -.5, vjust = .5) +
labs(title = "Promedio y desvío estandar de evaluación del presidente según administración",
subtitle = "Cálculos sobre datos estimados mediante el algoritmo de dyads-ratio (saldo neto)",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy
Datos originales de Equipos, Cifra, Factum, Opción, Interconsult y Radar',
y = "", x = "") +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(legend.position = "none") +
scale_color_manual(name = "",
values = c("#5DADE2", "#BA0200", "#BA0200", "#013197",
"#013197", "#013197", "#5DADE2"))
plot(plot_promedio_s)3. Datos solo de Equipos Consultores
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce imperdiet aliquet magna a facilisis. Donec nec neque tellus. Integer aliquam metus et ex ullamcorper rutrum. Phasellus in ex sit amet magna hendrerit sagittis at eu leo. Quisque posuere tortor mi, at feugiat nisl aliquam a. Vestibulum venenatis felis vitae elit finibus, nec pretium sapien laoreet. Proin et diam ante. Integer eleifend massa mi, vitae eleifend lectus pharetra sed. Integer laoreet elit id dolor efficitur varius.
Tabla
Código en R
## Instalar en caso de ser necesario
# install.packages("tidyverse")
# remotes::install_github("Nicolas-Schmidt/opuy")
library(opuy)
library(tidyverse)
# Descargar data desde opuy y crear tabla
dat_equipos <- opuy %>%
filter(medicion == 'Evaluacion de gestion presidente',
empresa == "Equipos") %>%
select(fecha, anio_gobierno, empresa, valor, presidente, categoria_unificada) %>%
mutate(categoria_unificada = case_when(
categoria_unificada == 3 ~ "Aprueba",
categoria_unificada == 2 ~ "Ni aprueba ni desaprueba",
categoria_unificada == 1 ~ "Desaprueba",
categoria_unificada == 0 ~ "NSNC")) %>%
pivot_wider(names_from = categoria_unificada, values_from = valor) %>%
mutate(Saldo = Aprueba - Desaprueba) %>%
mutate(trimestre = lubridate::floor_date(fecha, "3 months" )) %>%
mutate(trimestre = zoo::as.yearqtr(trimestre, format = "%Y-%m-%d")) %>%
mutate(quarter = zoo::as.yearqtr(format(trimestre), "%Y Q%q")) %>%
mutate(presidente = factor(presidente,
levels = c("Lacalle", "Sanguinetti 2", "Batlle",
"Vazquez 1", "Mujica", "Vazquez 2",
"Lacalle Pou"))) %>%
group_by(quarter) %>%
summarize(Aprueba = mean(Aprueba),
Saldo = mean(Saldo),
presidente = first(presidente))
# Anotaciones para gráfico
annotation <- data.frame(
x = fechas <- c(1992.25, 1997.25, 2002.25, 2007.25, 2012.25, 2017.25, 2022.25),
y = 85,
label = c("Lacalle","Sanguinetti II", "Batlle", "Vázquez I", "Mujica",
"Vázquez II", "Lacalle Pou"))
fechas <- c(1994.85, 1999.85, 2004.85, 2009.85, 2014.85, 2019.85)
# Grafico % aprobación
aprob_serie_e <- dat_equipos %>%
ggplot(aes(x = quarter, y = Aprueba, color = Aprueba)) +
geom_line(size = 1) +
geom_point(size = 2, alpha = 0.6) +
geom_vline(xintercept = fechas,
linetype = "dashed", size = 0.3, color = "grey30") +
geom_text(data = annotation, aes(x = x, y = y, label = label),
color = "black", size = 3) +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(legend.position = "none") +
labs(y = "% de aprobación",
x = "",
title = "Serie trimestral de aprobación del presidente",
subtitle = "Promedio a partir de datos de Equipos",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy') +
scale_colour_gradient2(low = "firebrick2", mid = "gold2" , high = "forestgreen",
midpoint = mean(dat_equipos$Aprueba))
plot(aprob_serie_e)
# Grafico saldo neto
aprob_serie_s_e <- dat_equipos %>%
ggplot(aes(x = quarter, y = Saldo, color = Saldo)) +
geom_line(size = 1) +
geom_point(size = 2, alpha = 0.6) +
geom_hline(yintercept = 0) +
geom_vline(xintercept = fechas,
linetype = "dashed", size = 0.3, color = "grey30") +
geom_hline(yintercept = 0, size = 0.3) +
geom_text(data = annotation, aes(x = x, y = y, label = label),
color = "black", size = 3) +
annotate("segment", x = 1990.00, y = 15, xend = 1990.00, yend = 30,
arrow = arrow(type = "closed", length = unit(0.01, "npc"))) +
annotate("text",
label = "Evaluaciones \n positivas",
x = 1992.05,
y = 20,
size = 3) +
annotate("segment", x = 1990.00, y = -15, xend = 1990.00, yend = -30,
arrow = arrow(type = "closed", length = unit(0.01, "npc"))) +
annotate("text",
label = "Evaluaciones \n negativas",
x = 1992.05,
y = -20,
size = 3) +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(legend.position = "none") +
labs(y = "Saldo neto",
x = "",
title = "Serie trimestral de evaluación del presidente",
subtitle = "Promedio de saldo neto a partir de datos de Equipos",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy') +
scale_colour_gradient2(low = "firebrick2", mid = "gold2" , high = "forestgreen",
midpoint = mean(dat_equipos$Saldo))
plot(aprob_serie_s_e)Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce imperdiet aliquet magna a facilisis. Donec nec neque tellus. Integer aliquam metus et ex ullamcorper rutrum. Phasellus in ex sit amet magna hendrerit sagittis at eu leo. Quisque posuere tortor mi, at feugiat nisl aliquam a. Vestibulum venenatis felis vitae elit finibus, nec pretium sapien laoreet. Proin et diam ante. Integer eleifend massa mi, vitae eleifend lectus pharetra sed. Integer laoreet elit id dolor efficitur varius.
Tabla
Código en R
## Instalar en caso de ser necesario
# install.packages("tidyverse")
# install.packages("zoo")
# remotes::install_github("Nicolas-Schmidt/opuy")
library(opuy)
library(tidyverse)
# Descargar data desde opuy y crear tabla
dat_equipos <- opuy %>%
filter(medicion == 'Evaluacion de gestion presidente',
empresa == "Equipos") %>%
select(fecha, anio_gobierno, empresa, valor, presidente, categoria_unificada) %>%
mutate(categoria_unificada = case_when(
categoria_unificada == 3 ~ "Aprueba",
categoria_unificada == 2 ~ "Ni aprueba ni desaprueba",
categoria_unificada == 1 ~ "Desaprueba",
categoria_unificada == 0 ~ "NSNC")) %>%
pivot_wider(names_from = categoria_unificada, values_from = valor) %>%
mutate(Saldo = Aprueba - Desaprueba) %>%
mutate(trimestre = lubridate::floor_date(fecha, "3 months" )) %>%
mutate(trimestre = zoo::as.yearqtr(trimestre, format = "%Y-%m-%d")) %>%
mutate(quarter = zoo::as.yearqtr(format(trimestre), "%Y Q%q")) %>%
mutate(presidente = factor(presidente,
levels = c("Lacalle", "Sanguinetti 2", "Batlle",
"Vazquez 1", "Mujica", "Vazquez 2",
"Lacalle Pou"))) %>%
group_by(quarter) %>%
summarize(Aprueba = mean(Aprueba),
Saldo = mean(Saldo),
presidente = first(presidente)) %>%
relocate(presidente, .after = quarter)
# Tabla final
dat_equipos_avg <- dat_equipos %>%
filter(presidente != "Lacalle Pou") %>% # Solo mandatos terminados
group_by(presidente) %>%
summarize(aprob_m = round(mean(Aprueba), digits = 1),
aprob_sd = round(sd(Saldo), digits = 1),
saldo_m = round(mean(Saldo), digits = 1),
saldo_sd = round(sd(Saldo), digits = 1))
# % Aprobacion
plot_promedio <- ggplot(data = dat_equipos_avg,
aes(x = presidente, y = aprob_m, color = presidente)) +
geom_errorbar(aes(ymin = aprob_m - aprob_sd, ymax = aprob_m + aprob_sd), width=.1) +
geom_point(size=3) +
geom_text(aes(label = aprob_m),hjust = -.5, vjust = .5) +
labs(title = "Promedio y desvío estandar de aprobación del presidente según administración",
subtitle = "Cálculos sobre datos de Equipos Consultores (% de aprobación)",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy',
y = "", x = "") +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(legend.position = "none") +
scale_color_manual(name = "",
values = c("#5DADE2", "#BA0200", "#BA0200", "#013197",
"#013197", "#013197", "#5DADE2"))
plot(plot_promedio)
# Saldo neto
plot_promedio_s <- ggplot(data = dat_equipos_avg,
aes(x = presidente, y = saldo_m, color = presidente)) +
geom_errorbar(aes(ymin = saldo_m - saldo_sd, ymax = saldo_m + saldo_sd), width=.1) +
geom_point(size=3) +
geom_text(aes(label = saldo_m),hjust = -.5, vjust = .5) +
geom_hline(yintercept = 0, size = .3, linetype = "dashed") +
labs(title = "Promedio y desvío estandar de evaluación del presidente según administración",
subtitle = "Cálculos sobre datos de Equipos Consultores (saldo neto)",
caption = 'Fuente: Unidad de Métodos y Acceso a Datos (FCS-UdelaR) en base a datos de opuy',
y = "", x = "") +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(legend.position = "none") +
scale_color_manual(name = "",
values = c("#5DADE2", "#BA0200", "#BA0200", "#013197",
"#013197", "#013197", "#5DADE2"))
plot(plot_promedio_s)Perspectiva comparada
cxvcxv
Intención de voto
Tabaré Vázquez II (2014-2019)
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Cras interdum est a lorem ultricies feugiat. Curabitur vitae magna molestie, lacinia risus quis, egestas quam. Mauris tempor nunc neque, faucibus scelerisque leo porttitor eu. Maecenas sit amet mi ut justo consequat malesuada. Phasellus id ligula quis purus mattis vulputate nec a metus. Nam tempus pharetra feugiat. Nunc vitae metus commodo ante molestie semper vitae vitae orci. Ut convallis mi ligula, at aliquet justo tristique eu. Etiam facilisis nulla et luctus dapibus. In vel sagittis nibh. Cras mattis vehicula quam, et lacinia est sodales at. Fusce vitae mauris sed ante tempus tincidunt in eu elit. Etiam ornare fermentum erat, in aliquet mauris efficitur in. Morbi id tincidunt nisl. Ut et pharetra ipsum.
Nombre de Indicador I
José Mujica (2014-2019)
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Nombre de Indicador II
Principal problema del país
Autoidentificación ideológica
Geom_ridges!!
Actitudes hacia la democracia
Referencias bibliográficas
Apellido, Nombre (2010) Nombre de trabajo. Revista
Aguiar, C. A. (2000). La Historia y la historia: Opinión Pública y opinión pública en el Uruguay. Prisma, (15), 7-45.
Calvo, E. (2007). The responsive legislature: Public opinion and law making in a highly disciplined legislature. British Journal of Political Science, 37(2), 263-280.
Carlin, R. E., Love, G. J., & Martínez-Gallardo, C. (2015). Cushioning the fall: Scandals, economic conditions, and executive approval. Political Behavior, 37(1), 109-130.
Carlin, R. E., Hartlyn, J., Hellwig, T., Love, G. J., Martínez-Gallardo, C., & Singer, M. M. (2018). Public support for Latin American presidents: The cyclical model in comparative perspective. Research & Politics, 5(3), 2053168018787690.
Martinez-Gallardo, C. (2012). Out of the cabinet: what drives defections from the government in presidential systems?. Comparative Political Studies, 45(1), 62-90.
Pérez-Liñán, A. (2007). Presidential impeachment and the new political instability in Latin America. Cambridge University Press.
Stimson, J. A. (1976). Public support for American presidents: A cyclical model. Public Opinion Quarterly, 40(1), 1-21.
Zuasnábar, Ignacio (2018). Treinta años de opinión pública en el Uruguay. Montevideo: Konrad Adenauer Stiftung.
Autores: Fulanito, Menganito
Equipo de programación: Fulanito, Menganito
Contacto: umad@cienciassociales.com.uy
Unidad de Métodos y Acceso a Datos